¿Qué es Python?

¿Por qué Python?

Anaconda

• Distribución de Python (y R) para computación científica
• Gestor de paquetes (conda)
• Gestor de entornos (conda)
• Dos versiones: Anaconda (GUI, ~3GB) y Miniconda (CLI, ~400MB)

Jupyter

• Cuaderno de notas interactivo para la computación científica
• Celdas de código, texto (Markdown) e imágenes / gráficos
• Kernels (procesos encargados de ejecutar el código en un lenguaje determinado)
• Interfaz web (Jupyter Notebook)

Descarga Anaconda

https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads

Inicialización del entorno

• Windows: Anaconda Prompt
• Linux & Mac: Terminal

conda create -n intro python=3.11
conda activate intro
python --version
python -i -c "print('sss 🐍')" # Ctrl + D o exit() para salir

Gestión de entornos con conda

Gestión de paquetes con conda

pip vs conda

Comentarios

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"""
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"""

Variables

# Asignación
a = 1
b = 2
c = a + b

# Tipado dinámico
a = 1
a = "hola"

Operadores

Condicionales

if a > b:
    print("a es mayor que b")
elif a < b:
    print("a es menor que b")
else:
    print("a es igual que b")

Bucles

# Bucle while
i = 0
while i < 10:
    print(i)
    i += 1

# Bucle for
for i in range(10):
    print(i)

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Funciones

def funcion(a, b):
    return a + b


print(funcion(1, 2))

3

Clases

Clases – métodos

Clases – Ejemplo

• __init__: constructor
• self: referencia a la instancia de la clase
• @classmethod: decorador para métodos de clase
• @staticmethod: decorador para métodos estáticos

class Clase:
    def __init__(self, a, b):
        self.a = a
        self.b = b

    def metodo(self):
        print(self.a + self.b)

    @classmethod
    def metodo_clase(cls):
        print("Método de clase")

    @staticmethod
    def metodo_estatico():
        print("Método estático")


objeto = Clase(1, 2)
objeto.metodo()
Clase.metodo_clase()
Clase.metodo_estatico()

3
Método de clase
Método estático

Clases – Constructores alternativos

class Clase:
    def __init__(self, a, b):
        self.a = a
        self.b = b

    @classmethod
    def from_string(cls, string):
        a, b = string.split(",")
        return cls(a, b)


objeto = Clase.from_string("1,2")
print(objeto.a)

1

Clases – Herencia

• La herencia permite crear clases que heredan los atributos y métodos de otra clase
• La clase padre se conoce como superclase y la clase hija como subclase
• La subclase puede sobreescribir los métodos de la superclase, pero no existe el concepto de sobrecarga de métodos

class ClaseHija(Clase):
    def __init__(self, a, b, c):
        super().__init__(a, b)
        self.c = c

    def metodo(self):
        super().metodo()
        print(self.c)
        
objeto = ClaseHija(1, 2, 3)
objeto.metodo()

Números

# Números
a = 1 # Entero
b = 1.0 # Float
c = 1 + 1j # Complejo

Cadenas de texto

# Cadenas de texto
a = "Hola"
b = 'Hola'
c = """Hola
Mundo"""

Cadenas de texto – F-strings

# F-strings
a = "mundo"
b = f"Hola {a}"
print(b)

Hola mundo

Booleanos

# Booleanos
a = True
b = False

None

• Valor especial que representa la ausencia de valor
• Equivalente a null en otros lenguajes

# None
a = None

Tipos de Secuencias

Tuplas

# Tuplas
tupla = (1, 2, 3, 4, 5)
tupla[0]
tupla[0:2]
tupla[0] = 0 # Error

Listas

# Listas
lista = [1, 2, 3, 4, 5]
lista[0]
lista[0:2]
lista[0] = 0

Secuencias

• Objetos iterables immutables (no se pueden modificar)

# Secuencias (range)
secuencia = range(10)
secuencia[0]
secuencia[0:2]

# Secuencias (enumerate)
secuencia = enumerate(["a", "b", "c"])
for i, v in secuencia:
    print(i, v)

0 a
1 b
2 c

# Secuencias (zip)
secuencia = zip(["a", "b", "c"], [1, 2, 3])
for i, v in secuencia:
    print(i, v)

a 1
b 2
c 3

Tipos de Mappings

Diccionarios

• Colecciones de pares clave-valor

# Diccionarios
diccionario = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
diccionario["a"]
diccionario["a"] = 0

Conjuntos (sets)

• Colecciones no ordenadas de elementos únicos

# Conjuntos
conjunto = {1, 2, 3, 4, 5}
conjunto.add(6)
conjunto.remove(6)

Comprehensions

• Sintaxis para crear colecciones a partir de otras colecciones

# Comprensión de listas
lista = [x + 1 for x in range(10)]
print(lista)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

# Comprensión de diccionarios
diccionario = {x: x + 1 for x in range(10)}
print(diccionario)

{0: 1, 1: 2, 2: 3, 3: 4, 4: 5, 5: 6, 6: 7, 7: 8, 8: 9, 9: 10}

# Comprensión de conjuntos
conjunto = {x + 1 for x in range(10)}
print(conjunto)

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}

Decoradores

• Funciones que modifican el comportamiento de otras funciones
• Se utilizan para añadir funcionalidad a una función sin modificarla

def decorador(funcion):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("Antes de la función")
        funcion(*args, **kwargs)
        print("Después de la función")

    return wrapper


@decorador
def funcion():
    print("Función")


funcion()

Antes de la función
Función
Después de la función

Expresiones lambda

funcion = lambda x: x + 1
print(funcion(1))

2

Generadores

def generador():
    for i in range(10):
        yield i


for i in generador():
    print(i)

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

Expresiones generadoras

• Sintaxis para crear generadores de forma más sencilla
• Se utilizan para crear secuencias de elementos

lista = [1, 2, 3, 4, 5]
generador = (x + 1 for x in lista)
for i in generador:
    print(i)

2
3
4
5
6

Módulos

Módulos – Ejemplo

• __name__: nombre del módulo
• __main__: nombre del módulo principal
• Por qué utilizar if __name__ == "__main__"
  • Organización del código (separar código de ejecución directa del código de importación)
  • Evitar ejecución de código al importar un módulo
  • Encapsulación de código de ejecución directa

# modulo.py
def funcion():
    print("Hola mundo")

if __name__ == "__main__":
    funcion()

$ python modulo.py
Hola mundo

# otro_modulo.py
import modulo

modulo.funcion()

$ python otro_modulo.py
Hola mundo

Paquetes

__init__.py

Paquetes – Ejemplo

$ tree
.
├── main.py
└── paquete
    ├── __init__.py
    └── modulo.py

# main.py
import paquete.modulo

paquete.modulo.funcion()

$ python main.py
Hola mundo

Entornos virtuales

Entornos virtuales – Ejemplo

$ python -m venv venv
$ source venv/bin/activate # o venv\Scripts\activate.bat or .ps1
$ pip install numpy
$ pip freeze > requirements.txt
$ deactivate